Описание проекта

Инвесторы из фонда «Shut Up and Take My Money» решили попробовать себя в новой области и открыть заведение общественного питания в Москве. Заказчики ещё не знают, что это будет за место: кафе, ресторан, пиццерия, паб или бар, — и какими будут расположение, меню и цены.

Для начала они просят подготовить исследование рынка Москвы, найти интересные особенности и презентовать полученные результаты, которые в будущем помогут в выборе подходящего инвесторам места. Результаты оформить в виде презентации.

Вам доступен датасет с заведениями общественного питания Москвы, составленный на основе данных сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес на лето 2022 года. Информация, размещённая в сервисе Яндекс Бизнес, могла быть добавлена пользователями или найдена в общедоступных источниках. Она носит исключительно справочный характер.

Цель проекта - изучить рынок общественного питания Москвы, найти интересные особенности и презентовать их. Дать рекомендации для открытия кофейни.

Ход исследования:

  • Обзор и преобработка данных, полученных из сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес;
  • Анализ данных по всем заведениям обещественного питания Москвы;
  • Выводы и интересные особенности по результатам анализа;
  • Детализация исследования для кофеен Москвы;
  • Рекомендации для открытия кофейни.

Обзор данных¶

In [1]:
#pip install folium
In [2]:
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import numpy as np
from numpy import median
import seaborn as sn
from matplotlib import pyplot as plt
import datetime as dt
from plotly import graph_objects as go
import plotly.express as px
from folium import Map, Choropleth, Marker
from folium.plugins import MarkerCluster
#from IPython.display import display
#from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
#register_matplotlib_converters()
In [3]:
#загружаем данные
data = pd.read_csv('https://code.s3.yandex.net/datasets/moscow_places.csv')
data.head()
Out[3]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0
In [4]:
#функция для вывода основных методов при исследовании данных
def data_research(df):
    print('Вывод первых 5 строк датафрейма')
    print('*'*50)
    display(df.head())
    print('*'*50)
    print('Описание данных методом describe()')
    print('*'*50)
    display(df.describe())
    print('*'*50)
    print('Описание данных методом info()')
    print('*'*50)
    df.info()
    print('*'*50)
    print('Количество дубликатов')
    print('*'*50)
    print(df.duplicated().sum())
In [5]:
data_research(data)

Вывод первых 5 строк датафрейма
**************************************************
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0 
**************************************************
Описание данных методом describe()
**************************************************
lat lng rating middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
count 8406.000000 8406.000000 8406.000000 3149.000000 535.000000 8406.000000 4795.000000
mean 55.750109 37.608570 4.229895 958.053668 174.721495 0.381275 108.421689
std 0.069658 0.098597 0.470348 1009.732845 88.951103 0.485729 122.833396
min 55.573942 37.355651 1.000000 0.000000 60.000000 0.000000 0.000000
25% 55.705155 37.538583 4.100000 375.000000 124.500000 0.000000 40.000000
50% 55.753425 37.605246 4.300000 750.000000 169.000000 0.000000 75.000000
75% 55.795041 37.664792 4.400000 1250.000000 225.000000 1.000000 140.000000
max 55.928943 37.874466 5.000000 35000.000000 1568.000000 1.000000 1288.000000 
**************************************************
Описание данных методом info()
**************************************************
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8406 entries, 0 to 8405
Data columns (total 14 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   name               8406 non-null   object 
 1   category           8406 non-null   object 
 2   address            8406 non-null   object 
 3   district           8406 non-null   object 
 4   hours              7870 non-null   object 
 5   lat                8406 non-null   float64
 6   lng                8406 non-null   float64
 7   rating             8406 non-null   float64
 8   price              3315 non-null   object 
 9   avg_bill           3816 non-null   object 
 10  middle_avg_bill    3149 non-null   float64
 11  middle_coffee_cup  535 non-null    float64
 12  chain              8406 non-null   int64  
 13  seats              4795 non-null   float64
dtypes: float64(6), int64(1), object(7)
memory usage: 919.5+ KB
**************************************************
Количество дубликатов
**************************************************
0

Описание данных

name — название заведения;

address — адрес заведения;

category — категория заведения, например «кафе», «пиццерия» или «кофейня»;

hours — информация о днях и часах работы;

lat — широта географической точки, в которой находится заведение;

lng — долгота географической точки, в которой находится заведение;

rating — рейтинг заведения по оценкам пользователей в Яндекс Картах (высшая оценка — 5.0);

price — категория цен в заведении, например «средние», «ниже среднего», «выше среднего» и так далее;

avg_bill — строка, которая хранит среднюю стоимость заказа в виде диапазона, например:

«Средний счёт: 1000–1500 ₽»;

«Цена чашки капучино: 130–220 ₽»;

«Цена бокала пива: 400–600 ₽».и так далее;

middle_avg_bill — число с оценкой среднего чека, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Средний счёт»:

Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.

Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.

Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Средний счёт», то в столбец ничего не войдёт.

middle_coffee_cup — число с оценкой одной чашки капучино, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Цена одной чашки капучино»:

Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.

Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.

Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Цена одной чашки капучино», то в столбец ничего не войдёт.

chain — число, выраженное 0 или 1, которое показывает, является ли заведение сетевым (для маленьких сетей могут встречаться ошибки):

0 — заведение не является сетевым

1 — заведение является сетевым

district — административный район, в котором находится заведение, например Центральный административный округ;

seats — количество посадочных мест.

In [6]:
#изменим тип столбца seats на int
data['seats'] = data['seats'].astype('Int64')
In [7]:
#заменим в столбце 1 на сетевое, 0 - несетевое
data['chain'] = data['chain'].map({1:'сетевое', 0:'несетевое'})
In [8]:
#изменим тип столбца chain на строковый
data['chain'] = data['chain'].astype('str')
In [9]:
#сохраним исходный датафрейм для расчета количества удаленных данных
df = data

Явные дубликаты отсутствуют. Пропуски данных есть в столбцах hours, price, avg_bill, middle_avg_bill, middle_coffee_cup, seats. В seats максимальное количество посадочных мест - 1568, что довльно много, надо изучить столбец подробнее. Типы данных столбцов соответсвуют описанию, за исключением столбца seats, тип которого должен быть целочисленный. Тип столбца chain изменили на строковый для дальнейшего удобства построения графиков.

Проверим неявные дубликаты, приведем все значения в столбцах к нижнему регистру.

Предобработка данных¶

In [10]:
#переведем названия к нижнему регистру
name_columns = list(data.columns.values)

for i, name in enumerate(name_columns):
    if name  in['name', 'address']:
        data[name] = data[name].str.lower()
data.head()
Out[10]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 wowфли кафе москва, улица дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN несетевое <NA>
1 четыре комнаты ресторан москва, улица дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN несетевое 4
2 хазри кафе москва, клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN несетевое 45
3 dormouse coffee shop кофейня москва, улица маршала федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 несетевое <NA>
4 иль марко пиццерия москва, правобережная улица, 1б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN сетевое 148
In [11]:
#проверим наличие неявных дубликатов по адресу и имени заведения
data.duplicated(subset=['name', 'address']).sum()
Out[11]:
4
In [12]:
#выведем дубликаты
data[data.duplicated(subset=['name', 'address'])]
Out[12]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
215 кафе кафе москва, парк ангарские пруды Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881438 37.531848 3.2 NaN NaN NaN NaN несетевое <NA>
1511 more poke ресторан москва, волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00... 55.806307 37.497566 4.2 NaN NaN NaN NaN сетевое 188
2420 раковарня клешни и хвосты бар,паб москва, проспект мира, 118 Северо-Восточный административный округ пн-чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–01:00; вс 12:00... 55.810677 37.638379 4.4 NaN NaN NaN NaN сетевое 150
3109 хлеб да выпечка кафе москва, ярцевская улица, 19 Западный административный округ NaN 55.738449 37.410937 4.1 NaN NaN NaN NaN несетевое 276
In [13]:
data.query('name == "кафе" and address == "москва, парк ангарские пруды"')
Out[13]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
189 кафе кафе москва, парк ангарские пруды Северный административный округ ежедневно, 09:00–23:00 55.880327 37.530786 3.2 NaN NaN NaN NaN несетевое <NA>
215 кафе кафе москва, парк ангарские пруды Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881438 37.531848 3.2 NaN NaN NaN NaN несетевое <NA>
In [14]:
#удалим дубликаты
data = data.drop_duplicates(subset=['name', 'address']).reset_index(drop=True)
print('строк после удаления дубликатов', len(data))
print('строк до удаления дубликатов', len(df))
print('процент удаленных строк: ', 100-(len(data)/len(df)*100))

строк после удаления дубликатов 8402
строк до удаления дубликатов 8406
процент удаленных строк:  0.0475850582917019
In [15]:
#Количество заведений в датафрейме
print('Количество заведений ',data['name'].nunique())

Количество заведений  5512
In [16]:
data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8402 entries, 0 to 8401
Data columns (total 14 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   name               8402 non-null   object 
 1   category           8402 non-null   object 
 2   address            8402 non-null   object 
 3   district           8402 non-null   object 
 4   hours              7867 non-null   object 
 5   lat                8402 non-null   float64
 6   lng                8402 non-null   float64
 7   rating             8402 non-null   float64
 8   price              3315 non-null   object 
 9   avg_bill           3816 non-null   object 
 10  middle_avg_bill    3149 non-null   float64
 11  middle_coffee_cup  535 non-null    float64
 12  chain              8402 non-null   object 
 13  seats              4792 non-null   Int64  
dtypes: Int64(1), float64(5), object(8)
memory usage: 927.3+ KB
In [17]:
#проверим наличие пропусков в столбце middle_avg_bill при заполненном стобце avg_bill только для строк, начинающихся со "Средний счет"
searchfor = ['Средний']
data[(data['middle_avg_bill'].isna()) & (~(data['avg_bill'].isna())) & (data['avg_bill'].str.contains('Средний счёт',na=False))]
Out[17]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
In [18]:
#посчитаем количество строк, включающих фразу 'Средний счёт' 
data[data['avg_bill'].str.contains('Средний счёт',na=False)]['middle_avg_bill'].count()
Out[18]:
3149
In [19]:
#посчитаем количество строк, включающих фразу 'капучино' 
data[data['avg_bill'].str.contains('капучино',na=False)]['middle_coffee_cup'].count()
Out[19]:
535
In [20]:
#проверим наличие пропусков в столбце middle_avg_bill при заполненном стобце avg_bill только для строк, начинающихся со "Средний счет"
data[(data['middle_coffee_cup'].isna()) & (~(data['avg_bill'].isna())) & (data['avg_bill'].str.contains('капучино',na=False))]
Out[20]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats

Таким образом, столбцы middle_coffee_cup и middle_avg_bill заполнены полностью (по имеющимся данным в столбце avg_bill). Дозаполнить столбцы middle_coffee_cup и middle_avg_bill средним или медианным значением будет не совсем корректно и повлияет на дальнейшие результаты исследования. По этой же причине заполнять стообец seats медианным или средним значением неправильно. Столбцы price и hours, вероятно, были получены по данным Яндекс Карт, а значит если столбцы остались не заполненными, то сведения о заведении отсутсвуют в сервисе.

Поэтому все пропуски оставим без изменений.

In [21]:
#добавим столбец с названиями улиц, разбив строку по запятым и взяв второй элемент, соответсвующий улице
data['street'] = data['address'].apply(lambda x: x.split(', ')[1])
data[['address','street']].head()
Out[21]:
address street
0 москва, улица дыбенко, 7/1 улица дыбенко
1 москва, улица дыбенко, 36, корп. 1 улица дыбенко
2 москва, клязьминская улица, 15 клязьминская улица
3 москва, улица маршала федоренко, 12 улица маршала федоренко
4 москва, правобережная улица, 1б правобережная улица
In [22]:
#Код ревьюера
data.query('street == "проспект мира"')
Out[22]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
717 все лень ресторан москва, проспект мира, 119, стр. 528 Северо-Восточный административный округ пн-чт 12:00–21:00; пт,сб 12:00–22:00; вс 12:00... 55.836107 37.614875 4.4 выше среднего Средний счёт:от 1500 ₽ 1500.0 NaN несетевое <NA> проспект мира
785 старое место кафе москва, проспект мира, 119, стр. 504 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 11:00–22:00 55.837212 37.616469 4.1 средние Средний счёт:900–1100 ₽ 1000.0 NaN несетевое <NA> проспект мира
791 doner one кафе москва, проспект мира, 119, стр. 596 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 11:00–21:00 55.839037 37.613027 4.2 NaN NaN NaN NaN несетевое <NA> проспект мира
799 пян-се быстрое питание москва, проспект мира, 119, стр. 27 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–20:00 55.834563 37.613549 4.4 NaN NaN NaN NaN сетевое <NA> проспект мира
908 космос кафе москва, проспект мира, 119, стр. 34 Северо-Восточный административный округ вт-вс 10:45–21:00 55.835060 37.622033 3.8 NaN NaN NaN NaN несетевое <NA> проспект мира
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
2565 ice embassy кафе москва, проспект мира, 26, стр. 2 Центральный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.777311 37.636400 4.4 NaN NaN NaN NaN несетевое 273 проспект мира
2568 халва, сеть почтоматов кафе москва, проспект мира, 146 Северо-Восточный административный округ пн-пт 10:00–19:00 55.820575 37.641970 3.6 NaN NaN NaN NaN несетевое 18 проспект мира
2569 ресторан ресторан москва, проспект мира, 62, стр. 1 Центральный административный округ NaN 55.785618 37.635511 4.3 NaN NaN NaN NaN несетевое 200 проспект мира
4778 food embassy ресторан москва, проспект мира, 26, стр. 2 Центральный административный округ ежедневно, 10:00–00:00 55.777224 37.636288 4.5 высокие Средний счёт:2500–3000 ₽ 2750.0 NaN несетевое 273 проспект мира
4782 джимми ли ресторан москва, проспект мира, 12 Центральный административный округ пн-чт 12:00–23:00; пт,сб 12:00–00:00; вс 12:00... 55.774715 37.632676 4.4 высокие Средний счёт:1000–2500 ₽ 1750.0 NaN несетевое <NA> проспект мира

183 rows × 15 columns

In [23]:
#добавим столбец с информацией о круглосуточном режиме работы заведений
data['is_24/7'] = data['hours'].str.contains('круглосуточно')
data[['hours','is_24/7']].head(11)
Out[23]:
hours is_24/7
0 ежедневно, 10:00–22:00 False
1 ежедневно, 10:00–22:00 False
2 пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... False
3 ежедневно, 09:00–22:00 False
4 ежедневно, 10:00–22:00 False
5 ежедневно, 10:00–23:00 False
6 пн 15:00–04:00; вт-вс 15:00–05:00 False
7 пн-чт 10:00–22:00; пт,сб 10:00–23:00; вс 10:00... False
8 ежедневно, 10:00–22:00 False
9 ежедневно, 12:00–00:00 False
10 ежедневно, круглосуточно True

Датафрейм содержит 8406 строк и 5512 уникальных заведений.

В результате предобработки данных удалены 4 строки, являющиеся дубликатами, что соствляет 0,05%. Тип данных столбца seats изменен на целочисленный, а столбца chain на булевый. Добавлены столбцы is_24/7 и street, содержащие информацию о круглосуточной и ежедневной работе заведения и его улицу. Заполнять пропуски в столбцах avg_bill, middle_avg_bill, middle_coffee_cup, seats медианным или средним значением не стали, так как это отразится на дальнейшем результате анализа.

Анализ данных¶

  • Исследуем количество объектов общественного питания по категориям
In [24]:
#в данных представлены категории
print('В данных представлены категории', data['category'].unique())

В данных представлены категории ['кафе' 'ресторан' 'кофейня' 'пиццерия' 'бар,паб' 'быстрое питание'
 'булочная' 'столовая']
In [25]:
data_by_category = data.groupby('category')['name'].count().sort_values(ascending=True).reset_index()
data_by_category.columns = ['category','count']
data_by_category['percent'] =  data_by_category['count']/data_by_category['count'].sum()

data_by_category
Out[25]:
category count percent
0 булочная 256 0.030469
1 столовая 315 0.037491
2 быстрое питание 603 0.071769
3 пиццерия 633 0.075339
4 бар,паб 764 0.090931
5 кофейня 1413 0.168174
6 ресторан 2042 0.243037
7 кафе 2376 0.282790
In [26]:
fig = px.bar(data_by_category.assign(perc=lambda x: x["percent"].map('{:.0%}'.format)), x='count', y='category', text='perc', title='Распределение заведений общественного питания по категориям в Москве')
fig.update_layout(xaxis_title = 'Количество заведений', yaxis_title = 'Категория')
fig.show()
В данных представлены следующие категории: "кафе", "ресторан", "кофейня", "пиццерия", "бар,паб", "быстрое питание", "булочная", "столовая". В топ-3 по количеству заведений входят "кафе", "ресторан" и "кофейня". Суммарная доля рынка данных категорий - 69%. Реже всего в городе встречаются столовые и булочная (всего 3-4%).
  • Исследуем количество посадочных мест в местах по категориям
In [27]:
#вспомним о наличии большого количества посадочных мест для некоторых заведений, изучим данные на boxplot
plt.figure(figsize=(15,5))
sn.set(font_scale= 1)
sn.set_palette("muted")
ax = sn.boxplot(y='category', x='seats', data=data)
plt.title('Распределение посадочных мест по категориям')
plt.xlabel('Количество мест')
plt.ylabel('Категория заведения')
#plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02 , 1), loc='upper left', borderaxespad= 0)
#plt.xticks(rotation = 30)
plt.show()
In [28]:
#посчитаем 90-й, 95-й и 99-й перцентили посадочных мест
data_seats = data[~data['seats'].isna()]
np.percentile(data_seats['seats'],[90,95,99])
Out[28]:
array([240.0, 307.0, 625.0], dtype=object)
In [29]:
#заведения с 0 посадочных мест
data[data['seats']==0]
Out[29]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7
84 meat doner kebab булочная москва, улица лескова, 22 Северо-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.896987 37.608126 4.5 NaN Средний счёт:300 ₽ 300.0 NaN несетевое 0 улица лескова True
177 арамье булочная москва, улица 800-летия москвы, 22, корп. 2 Северный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.879392 37.556832 4.0 NaN NaN NaN NaN сетевое 0 улица 800-летия москвы False
196 донер-шашлык ресторан москва, улица лескова, 22 Северо-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.896962 37.608300 4.5 NaN NaN NaN NaN несетевое 0 улица лескова True
203 тандыр № 1 кафе москва, улица лескова, 22г Северо-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.895615 37.611049 4.0 NaN NaN NaN NaN сетевое 0 улица лескова True
211 неаполитан пицца кафе москва, улица пришвина, 23 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 12:00–23:00 55.885416 37.604650 4.3 NaN NaN NaN NaN несетевое 0 улица пришвина False
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
8114 бико булочная москва, улица симоновский вал, 13, стр. 3 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 08:00–20:00 55.723340 37.664252 1.3 NaN NaN NaN NaN несетевое 0 улица симоновский вал False
8164 чайхана уч кудук кофейня москва, улица симоновский вал, 26, корп. 1 Южный административный округ ежедневно, 09:00–00:00 55.718663 37.662887 4.3 NaN NaN NaN NaN несетевое 0 улица симоновский вал False
8168 масса кофе кофейня москва, холодильный переулок, 2 Южный административный округ пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 09:00–20:00 55.709713 37.624388 4.3 средние Цена чашки капучино:100–210 ₽ NaN 155.0 несетевое 0 холодильный переулок False
8332 сочная шаурма в кузьминках быстрое питание москва, волгоградский проспект, 102 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.703834 37.773831 3.9 NaN Средний счёт:120–130 ₽ 125.0 NaN несетевое 0 волгоградский проспект True
8358 достор кафе москва, вешняковская улица, 43 Восточный административный округ ежедневно, 09:00–00:00 55.716153 37.821948 4.1 средние Средний счёт:300–800 ₽ 550.0 NaN несетевое 0 вешняковская улица False

136 rows × 16 columns

Исключим из рассмотрения заведения с количеством посадочных мест больше 600. Заведения, где посадочные места отсутсвуют, исключать не будем.

In [30]:
#заменим na на заглушку -1 для столбца seats
data['seats'].fillna(-1,inplace=True)
#отфильтруем данные
data = data.query('seats<600')
print(f'На фильтрации потеряли {round(100-(len(data)/len(df)*100),2)}% данных')

На фильтрации потеряли 0.69% данных
In [31]:
result = data[data['seats']!=-1].groupby(['category'])['seats'].median().reset_index().sort_values('seats', ascending=False)
result
Out[31]:
category seats
6 ресторан 86.0
0 бар,паб 80.0
4 кофейня 78.0
7 столовая 75.0
2 быстрое питание 65.0
3 кафе 60.0
5 пиццерия 52.0
1 булочная 50.0
In [32]:
plt.figure(figsize=(15,5))
ax = sn.barplot(x='category', y='seats', data=data[data['seats']!=-1], estimator=median, order=result.category) 
plt.title('Медианное количество мест по категориям заведений')
plt.xlabel('Категории заведений')
plt.ylabel('Медианное количество мест')
plt.xticks(rotation = 30)
plt.show()
In [33]:
result = data[data['seats']!=-1].groupby(['category'])['seats'].mean().reset_index().sort_values('seats', ascending=False)
result
Out[33]:
category seats
6 ресторан 114.904535
0 бар,паб 109.989083
4 кофейня 100.433018
2 быстрое питание 96.186782
3 кафе 89.828904
7 столовая 89.716049
5 пиццерия 87.91253
1 булочная 85.741497
In [34]:
plt.figure(figsize=(15,5))
ax = sn.barplot(x='category', y='seats', data=data[data['seats']!=-1], order=result.category) 
plt.title('Среднее количество мест по категориям заведений')
plt.xlabel('Категории заведений')
plt.ylabel('Среднее количество мест')
plt.xticks(rotation = 30)
plt.show()
In [35]:
plt.figure(figsize=(15, 5))
ax = sn.boxplot(data=data[data['seats']!=-1], x='seats', y='category', order = result.category)
plt.title('Распределение количества посадочных мест по категориям')
plt.xlabel('Посадочные места')
plt.ylabel('Категория заведения')
plt.show()
Наибольшее количество посадочных мест имеют рестораны - 115, бары/пабы - 110 и кофейни - 100 и рестораны быстрого питания - 96. Все категории имеют достаточно большое количество выбросов (в особенности рестораны и быстрое питание). Действтельно, для каждого заведения свое оптимальное количество посадочных мест: кто-то нацелен на проведение больших торжеств, а кто-то на обслуживание среднего потока клиентов.
  • Какие категории заведений чаще являются сетевыми?
In [36]:
#посчитаем количество сетевых и несетевых заведений
data_chain = data.pivot_table(index='chain',values='name', aggfunc='count'). reset_index()
data_chain
Out[36]:
chain name
0 несетевое 5171
1 сетевое 3177
In [37]:
chain = ['несетевое','сетевое']
values =  data_chain['name']
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=chain, values=values)])
fig.update_layout(title='Распределение сетевых и несетевых заведений в Москве')
fig.show()
In [38]:
#посчитаем количество сетевых и несетевых заведений по категориям
data_chain_category = data.groupby(['chain','category'],as_index=False).agg(count=('name','nunique'))
#data_chain_category = data_chain_category.sort_values(by='count', ascending=False)
data_chain_category
Out[38]:
chain category count
0 несетевое бар,паб 584
1 несетевое булочная 97
2 несетевое быстрое питание 328
3 несетевое кафе 1390
4 несетевое кофейня 670
5 несетевое пиццерия 296
6 несетевое ресторан 1270
7 несетевое столовая 189
8 сетевое бар,паб 88
9 сетевое булочная 41
10 сетевое быстрое питание 117
11 сетевое кафе 352
12 сетевое кофейня 157
13 сетевое пиццерия 64
14 сетевое ресторан 273
15 сетевое столовая 53
In [39]:
#посчитаем суммарное количество заведений по категориям
category_total = data.groupby('category', as_index=False).agg(count=('name','nunique'))
#объединим таблицы, чтобы рассчитать процент заведений
data_chain_category = data_chain_category.merge(category_total, on='category',suffixes=('_category','_total'))
data_chain_category['percent'] = round(data_chain_category['count_category']/data_chain_category['count_total']*100,2)
data_chain_category
Out[39]:
chain category count_category count_total percent
0 несетевое бар,паб 584 671 87.03
1 сетевое бар,паб 88 671 13.11
2 несетевое булочная 97 138 70.29
3 сетевое булочная 41 138 29.71
4 несетевое быстрое питание 328 441 74.38
5 сетевое быстрое питание 117 441 26.53
6 несетевое кафе 1390 1733 80.21
7 сетевое кафе 352 1733 20.31
8 несетевое кофейня 670 822 81.51
9 сетевое кофейня 157 822 19.10
10 несетевое пиццерия 296 359 82.45
11 сетевое пиццерия 64 359 17.83
12 несетевое ресторан 1270 1533 82.84
13 сетевое ресторан 273 1533 17.81
14 несетевое столовая 189 241 78.42
15 сетевое столовая 53 241 21.99
In [40]:
fig = px.bar(data_chain_category, x='category', y ='count_category', color='chain', text='percent')
fig.update_layout(title='Количество сетевых/несетевых заведений по категориям', xaxis_title='', yaxis_title='', xaxis={'categoryorder':'total descending'})
fig.show()
В Москве в большем количестве представлены несетевые заведения - 62%. В целом по всем категориям заведений видно, что количество несетевых заведений сильно больше, чем сетевых. Кафе: 1390 - не сеть, 352 - сеть; ресторан : 1270 - не сеть, 273 - сеть; кофейня: 670 - не сеть, 157 - сеть.
  • Топ-15 популярных сетей в Москве
In [41]:
# найдем топ-15 популярных сетей в Москве
top_chain = (data.query('chain == "сетевое"').groupby('name', as_index=False).agg(count_object=('name', 'count'))
     .sort_values(by='count_object', ascending=False)
     .reset_index(drop=True)).head(15)
top_chain
Out[41]:
name count_object
0 шоколадница 118
1 домино'с пицца 76
2 додо пицца 74
3 one price coffee 70
4 яндекс лавка 68
5 cofix 65
6 prime 50
7 хинкальная 44
8 кофепорт 42
9 теремок 38
10 кулинарная лавка братьев караваевых 38
11 чайхана 37
12 cofefest 32
13 буханка 32
14 му-му 27
In [42]:
#группируем по имени и категории заведения, считаем количество заведений
data_by_category = data.groupby(['name', 'category'], as_index=False).agg(count_category=('name', 'count'))
#отбираем только заведения, которые попали в топ-15
top_name_by_category = data_by_category[data_by_category['name'].isin(top_chain['name'])] 
top_name_by_category
Out[42]:
name category count_category
352 cofefest кафе 1
353 cofefest кофейня 31
424 cofix кофейня 65
1193 one price coffee кофейня 71
1333 prime кафе 1
1334 prime ресторан 49
2210 буханка булочная 25
2211 буханка кафе 1
2212 буханка кофейня 6
2665 додо пицца пиццерия 74
2699 домино'с пицца пиццерия 77
3399 кофепорт кофейня 42
3463 кулинарная лавка братьев караваевых кафе 38
3890 му-му бар,паб 1
3891 му-му быстрое питание 2
3892 му-му кафе 12
3893 му-му кофейня 2
3894 му-му пиццерия 1
3895 му-му ресторан 8
3896 му-му столовая 1
5049 теремок быстрое питание 2
5050 теремок ресторан 36
5362 хинкальная бар,паб 3
5363 хинкальная быстрое питание 6
5364 хинкальная кафе 19
5365 хинкальная ресторан 15
5366 хинкальная столовая 1
5495 чайхана быстрое питание 2
5496 чайхана кафе 26
5497 чайхана ресторан 9
5838 шоколадница кафе 1
5839 шоколадница кофейня 117
5915 яндекс лавка ресторан 68
In [43]:
#строим график
fig = px.bar(top_name_by_category, x='count_category', y='name', color='category', text='count_category')
fig.update_layout(
    title='Топ-15 популярных сетей в Москве',
    xaxis_title='Количество заведений',
    yaxis_title='Название сети',
    yaxis={'categoryorder': 'total ascending'})
fig.show()
В топ-15 популярных сетей попали заведения, которые действительно знакомы на слух. Начинает топ "Шоколадница", "Домино'c пицца", "Додо пицца", "One price coffee" и "Яндекс лавка", а замыкает "Му-му". В основном категории заведений популярных сетей следующие: кофейня, пиццерия, ресторан, кафе и булочная. Сетевые пиццерии и кофейни заняли почти полностью топ-6, а значит пользуются большей популярностью. Многие заведения из данного списка работают по франшизе ("Шоколадница", "Домино'c пицца", "Додо пицца", "One price coffee", "cofix").
  • Отобразите общее количество заведений и количество заведений каждой категории по районам.
In [44]:
#сгруппируем данные по районам и категориям, посчитаем количество заведений
data_by_regions = data.groupby(by=['district', 'category'], as_index=False).agg(count_name=('name','count')).reset_index()
data_by_regions = data_by_regions.sort_values(by=['district', 'count_name'], ascending=False)
data_by_regions
Out[44]:
index district category count_name
67 67 Южный административный округ кафе 264
70 70 Южный административный округ ресторан 201
68 68 Южный административный округ кофейня 131
66 66 Южный административный округ быстрое питание 85
69 69 Южный административный округ пиццерия 73
... ... ... ... ...
5 5 Восточный административный округ пиццерия 72
2 2 Восточный административный округ быстрое питание 70
0 0 Восточный административный округ бар,паб 50
7 7 Восточный административный округ столовая 40
1 1 Восточный административный округ булочная 25

72 rows × 4 columns

In [45]:
print(f'Представлены следующие районы Москвы:{data_by_regions["district"].unique()}')

Представлены следующие районы Москвы:['Южный административный округ' 'Юго-Западный административный округ'
 'Юго-Восточный административный округ'
 'Центральный административный округ'
 'Северо-Западный административный округ'
 'Северо-Восточный административный округ'
 'Северный административный округ' 'Западный административный округ'
 'Восточный административный округ']
In [46]:
#отобразим распределение на графике
fig = px.bar(data_by_regions, x='count_name', y='district', color='category', text='count_name')
fig.update_layout(title='Распределение количества заведений каждой категории по районам Москвы', yaxis_title='Район', xaxis_title='Количество заведений', yaxis={'categoryorder': 'total ascending'})
fig.show()
В ЦАО наибольшее количество заведений по сравнению с остальными районами суммарно и по каждой категории в отдельности. Что вполне логично, ведь туристический поток в основном направляется в центральные районы города.

В остальных районах, за исключением Северо-Западного административного округа, наблюдается примерно одинаковое количество заведений. Причем в однинаковой пропорции распределены количество заведений по категориям в порядке убывания: кафе, ресторан, кофейня, быстрое питание, пиццерия, бар/паб, столовая, булочная.

  • Визуализируйте распределение средних рейтингов по категориям заведений. Сильно ли различаются усреднённые рейтинги в разных типах общепита?
In [47]:
#медианный рейтинг по категориям заведений
data_avg_rating = data.groupby('category', as_index=False).agg(avg_rating=('rating','median'))
data_avg_rating = data_avg_rating.sort_values(by='avg_rating', ascending=False)
data_avg_rating
Out[47]:
category avg_rating
0 бар,паб 4.4
1 булочная 4.3
4 кофейня 4.3
5 пиццерия 4.3
6 ресторан 4.3
7 столовая 4.3
2 быстрое питание 4.2
3 кафе 4.2
In [48]:
#средний рейтинг по категориям заведений
data_avg_rating = data.groupby('category', as_index=False).agg(avg_rating=('rating','mean')).round(2)
data_avg_rating = data_avg_rating.sort_values(by='avg_rating', ascending=False)
data_avg_rating
Out[48]:
category avg_rating
0 бар,паб 4.39
5 пиццерия 4.30
6 ресторан 4.29
4 кофейня 4.28
1 булочная 4.27
7 столовая 4.21
3 кафе 4.12
2 быстрое питание 4.05
In [49]:
fig = px.bar(data_avg_rating,
             x='avg_rating',
             y='category',
             text='avg_rating',
             color='category'
            )
fig.update_layout(title='Распределение средних рейтингов по категориям заведений',
                  xaxis_title='Рейтинг',
                  yaxis_title='Категория заведения')
fig.update_xaxes(range=[4, 4.5])
fig.show()
In [50]:
#боксплот для рейтинга заведений по категориям
plt.figure(figsize=(15, 5))
ax = sn.boxplot(data=data, x='rating', y='category', order = result.category)
plt.title('Распределение рейтинга заведений по категориям')
plt.xlabel('Рейтинг')
plt.ylabel('Категория заведения')
plt.show()
Наивысший рейтинг наблюдается у баров,пабов - 4.4. Приблизительно на одном уровне (~4.3) находится рейтинг булочных, кофеен, пиццерий, ресторанов и столовых. Заведения быстрого питания и кафе имеют самый низний рейтинг, вероятно потому что работабт по принципу высокой пропускной способности - больше людей - больше мнений. В целом можно сделать вывод, что рейтинги не сильно различают между категориями заведений от 4.0 до 4.4.
  • Постройте фоновую картограмму (хороплет) со средним рейтингом заведений каждого района
In [51]:
#подготовим данные рейтинги по районам - медианное значение
rating_data = data.groupby(['district'], as_index=False).agg({'rating':'median'}).sort_values(by='rating', ascending=False)
rating_data
Out[51]:
district rating
5 Центральный административный округ 4.4
0 Восточный административный округ 4.3
1 Западный административный округ 4.3
2 Северный административный округ 4.3
4 Северо-Западный административный округ 4.3
7 Юго-Западный административный округ 4.3
8 Южный административный округ 4.3
3 Северо-Восточный административный округ 4.2
6 Юго-Восточный административный округ 4.2
In [52]:
#подготовим данные рейтинги по районам - среднее значение
rating_data = data.groupby(['district'], as_index=False).agg({'rating':'mean'}).round(2).sort_values(by='rating', ascending=False)
rating_data
Out[52]:
district rating
5 Центральный административный округ 4.38
2 Северный административный округ 4.24
4 Северо-Западный административный округ 4.21
1 Западный административный округ 4.18
8 Южный административный округ 4.18
0 Восточный административный округ 4.17
7 Юго-Западный административный округ 4.17
3 Северо-Восточный административный округ 4.15
6 Юго-Восточный административный округ 4.10
In [53]:
#загружаем JSON-файл с границами округов Москвы
state_geo = 'https://code.s3.yandex.net/data-analyst/admin_level_geomap.geojson'

# moscow_lat - широта, moscow_lng – долгота
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=rating_data,
    columns=['district', 'rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='PuBuGn',
    fill_opacity=0.6,
    legend_name='Средний рейтинг заведений по округам Москвы',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[53]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
В ЦАО заведения имеют наивысший рейтинг - 4.38. Остальные районы, за исключением СВАО и ЮВАО, имеют рейтинг ~4.2. В ЦАО сложно открыться "среднему" заведению из-за высоких цен на аренду (покупку недвижимости), поэтому много элитных/эксклюзивных заведений, благодаря чему рейтинг высокий.
  • Все заведения датасета на карте
In [54]:
# подключаем библиотеку
from folium import Marker

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём пустой кластер, добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

# применяем функцию для создания маркера ко всем строкам датафрейма
data.apply(create_clusters, axis=1)
    
# выводим карту
m
Out[54]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
  • Найдите топ-15 улиц по количеству заведений. Постройте график распределения количества заведений и их категорий по этим улицам.
In [55]:
#ывберем топ-15 улиц по количеству заведений
top_street = data.groupby('street',as_index=False)['name'].count().sort_values(by='name', ascending=False)
top_street = top_street.head(15)
top_street_15 = top_street['street'].unique()
top_street_15
Out[55]:
array(['проспект мира', 'профсоюзная улица', 'ленинский проспект',
       'проспект вернадского', 'дмитровское шоссе', 'каширское шоссе',
       'варшавское шоссе', 'ленинградский проспект',
       'ленинградское шоссе', 'мкад', 'люблинская улица',
       'улица вавилова', 'кутузовский проспект', 'пятницкая улица',
       'улица миклухо-маклая'], dtype=object)
In [56]:
#группируем по улице и категории заведения, считаем количество заведений
#отбираем только заведения, которые попали в топ-15
data_street = data.query('street in @top_street_15').groupby(['street', 'category'], as_index=False).agg(count_category=('name', 'count')) 
data_street = data_street.sort_values(by=['street','count_category'],ascending=False)
data_street
Out[56]:
street category count_category
107 улица миклухо-маклая кафе 20
110 улица миклухо-маклая ресторан 14
106 улица миклухо-маклая быстрое питание 4
108 улица миклухо-маклая кофейня 4
105 улица миклухо-маклая бар,паб 3
... ... ... ...
3 варшавское шоссе кофейня 14
1 варшавское шоссе быстрое питание 7
6 варшавское шоссе столовая 7
0 варшавское шоссе бар,паб 6
4 варшавское шоссе пиццерия 4

111 rows × 3 columns

In [57]:
#отобразим распределение на графике
fig = px.bar(data_street, x='count_category', y='street', color='category', text='count_category')
fig.update_layout(title='Распределение количества заведений каждой категории по топ-15 улицам Москвы', yaxis_title='Улица', xaxis_title='Количество заведений', yaxis={'categoryorder': 'total ascending'})
fig.show()
Больше всего заведений расположено на улице "Проспект Мира" (более 150 заведений), на втором месте "Профсоюзная улица", на третьем - "Ленинский проспект". Самые популярные категории заведений на улицах - кафе, ресторан и койфейня.
  • Найдите улицы, на которых находится только один объект общепита. Что можно сказать об этих заведениях?
In [58]:
#ывберем улицы с одним заведением
bottom_street = data.groupby('street',as_index=False)['name'].count().sort_values(by='name')
bottom_street = bottom_street[bottom_street['name']==1]
bottom_street = bottom_street['street'].unique()
bottom_street.shape[0]
Out[58]:
457
In [59]:
data_bottom_street = data.query('street in @bottom_street').groupby('category', as_index=False).agg(count_category=('name','count'))
data_bottom_street = data_bottom_street.sort_values('count_category',ascending=False)
data_bottom_street
Out[59]:
category count_category
3 кафе 159
6 ресторан 93
4 кофейня 84
0 бар,паб 39
7 столовая 36
2 быстрое питание 23
5 пиццерия 15
1 булочная 8
Чаще всего на улицах с одним заведением встречается категория "кафе" - 159. В топ-3 также входит "ресторан" - 93 и "кофейня" - 84.
  • Фоновая картограмма (хороплет) с значением среднего чека для каждого района
In [60]:
#подготовим данные со средним чеком по районам
data_avr_bill = data.groupby(['district'], as_index=False).agg({'middle_avg_bill':'median'}).sort_values(by='middle_avg_bill', ascending=False)
data_avr_bill
Out[60]:
district middle_avg_bill
1 Западный административный округ 1000.0
5 Центральный административный округ 1000.0
4 Северо-Западный административный округ 700.0
2 Северный административный округ 650.0
7 Юго-Западный административный округ 600.0
0 Восточный административный округ 550.0
3 Северо-Восточный административный округ 500.0
8 Южный административный округ 500.0
6 Юго-Восточный административный округ 450.0
In [61]:
# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=data_avr_bill,
    columns=['district', 'middle_avg_bill'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='PuBuGn',
    fill_opacity=0.6,
    legend_name='Средний чек по округам Москвы',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[61]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
Самый высокий средний чек - 1000 руб - наблюдается в двух районах ЦАО и ЗАО, что логично, данные районы считаются одними из самых престижных. Хуже всего со средним чеком ситуация обстоит в СВАО, ЮАО, ЮВАО (500 руб, 500 руб и 450 соответсвенно).
  • Режим работы заведений по топ-15 улицам Москвы
In [62]:
data_24 = data.query('street in @top_street_15').groupby(['street', 'is_24/7'], as_index=False).agg(count_category=('name', 'count')) 
data_24 = data_24.sort_values(by=['street','count_category'],ascending=False)
#data_24['is_24/7'] = data_24['is_24/7'].astype('str')
data_24
Out[62]:
street is_24/7 count_category
28 улица миклухо-маклая False 42
29 улица миклухо-маклая True 2
26 улица вавилова False 50
27 улица вавилова True 2
24 пятницкая улица False 45
25 пятницкая улица True 3
22 профсоюзная улица False 101
23 профсоюзная улица True 14
20 проспект мира False 170
21 проспект мира True 5
18 проспект вернадского False 89
19 проспект вернадского True 4
16 мкад False 37
17 мкад True 13
14 люблинская улица False 35
15 люблинская улица True 21
12 ленинский проспект False 91
13 ленинский проспект True 8
10 ленинградское шоссе False 62
11 ленинградское шоссе True 5
8 ленинградский проспект False 63
9 ленинградский проспект True 4
6 кутузовский проспект False 44
7 кутузовский проспект True 8
4 каширское шоссе False 65
5 каширское шоссе True 6
2 дмитровское шоссе False 78
3 дмитровское шоссе True 8
0 варшавское шоссе False 63
1 варшавское шоссе True 5
In [63]:
#отобразим распределение на графике
fig = px.bar(data_24, x='count_category', y='street', color='is_24/7', text='count_category')
fig.update_layout(title='Режим работы заведений по топ-15 улицам Москвы', yaxis_title='Улица', xaxis_title='Количество заведений', yaxis={'categoryorder': 'total ascending'})
fig.show()
В целом заведений с крулосуточной работой на топ-15 улицах Москвы мало. Но выделяется "Люблинская улица", "Профсоюзная улица" и "МКАД".
In [64]:
data_24 = data.query('street in @top_street_15').groupby(['category', 'is_24/7'], as_index=False).agg(count_category=('name', 'count')) 
data_24 = data_24.sort_values(by=['category','count_category'],ascending=False)
#data_24['is_24/7'] = data_24['is_24/7'].astype('str')
data_24
Out[64]:
category is_24/7 count_category
14 столовая False 32
15 столовая True 4
12 ресторан False 291
13 ресторан True 18
10 пиццерия False 76
11 пиццерия True 3
8 кофейня False 192
9 кофейня True 16
6 кафе False 249
7 кафе True 41
4 быстрое питание False 96
5 быстрое питание True 20
2 булочная False 23
3 булочная True 1
0 бар,паб False 76
1 бар,паб True 5
In [65]:
#отобразим распределение на графике
fig = px.bar(data_24, x='count_category', y='category', color='is_24/7', text='count_category')
fig.update_layout(title='Заведения по режиму работы на топ-15 улицах Москвы', yaxis_title='Улица', xaxis_title='Количество заведений', yaxis={'categoryorder': 'total ascending'})
fig.show()
Круглосуточный режим работы чаще имеют следующие заведения: кафе, ресторан и ресторан быстрого питания.

Вывод по разделу

В результате анализа заведений общественного питания Москвы выявили:

  • Чаще всего в Москве открывают "кафе" - 2376 заведений, "ресторан" - 2042 и "кофейню" - 1413. Суммарная доля рынка данных категорий - 69%.Реже всего в городе встречаются столовые и булочная (всего 3-4% заведений).

  • Наибольшее количество посадочных мест имеют рестораны - 115, что вполне логично, так как в ресторанах чаще всего происходит празднование событий. Следом идут бары,пабы - 110, кофейни - 100 и рестораны быстрого питания - 96.

Наименьшее количество посадочных мест имеют булочные и пиццерии.

  • 62% заведений в Москве являются несетевыми. Наибольшая доля сетевых заведений в следующих категориях:

    булочная - 30% сетевых заведений

    быстрое питание - 27% сетевых заведений

    кафе - 20% сетевых заведений.

  • Самая популярная сеть - "Шоколадница" с 118 заведениями в Москве. Второеи и третье место у - "Доминос пицца" и "Додо пицца". Данные сетевые заведения работают по франшизе, чем и может объясняться их лидирующее положение.

  • Всего представлено 9 административных округов. В ЦАО наибольшее количество заведений (2242) по сравнению с остальными районами суммарно и по каждой категории в отдельности. Что вполне логично, ведь туристический поток в основном направляется в центральные районы города. В остальных районах, за исключением Северо-Западного административного округа (меньше 500 заведений), наблюдается примерно одинаковое количество заведений (от 891 до 702). Причем везде лидирующие категории в порядке убывания: кафе, ресторан, кофейня. Булочных и столовых в каждом районе представлено меньше всего.

  • Наивысшим рейтингом обладает категория заведения "бар, паб" - 4.39. Следом идут примерно на одном уровне "пиццерии" - 4.3, "рестораны" - 4.29, "кафе" - 4.28, "булочные" - 4.27, "столовая" - 4.21. Низкий рейтинг наблюдается у "ресторанов быстрого питания" - 4.05 и "кафе" - 4.12. В целом рейтинг каждой категории находится выше 4.0, и различается только на десятые доли.

  • По округам Москвы: самый высокий средний рейтинг у заведений в ЦАО. В остальных районах за исключением СВАО (4.15) и ЮВАО (4.10), примерно ~4.2.

  • Самые популярные улицы по количеству заведений - Проспект мира, Профсоюзная улица и Ленинский проспект. Преобладают категории заведений: кафе, рестораны и кофейни.

  • На 457 улицах расположено только одно заведение, чаще всего это кафе - 159.

  • Самый высокий средний чек в ЦАО и ЗАО - 1000 руб, так как эти районы считают престижными. Вероятно, высокая цена на аренду (покупку) недвижимости в большей степени позволяет открывать только эксклюзивные/дорогие заведения. Самый низкий чек СВАО, ЮАО, ЮВАО (500 руб, 500 руб и 450 соответственно).

  • Заведений с круглосуточной работой на топ-15 улицах Москвы мало. Но выделяется "Люблинская улица", "Профсоюзная улица" и "МКАД". Круглосуточный режим работы чаще имеют следующие заведения: кафе, ресторан и ресторан быстрого питания.

Детализируем исследование¶

  • Сколько всего кофеен в датасете? В каких районах их больше всего, каковы особенности их расположения?
  • Есть ли круглосуточные кофейни?
  • Какие у кофеен рейтинги? Как они распределяются по районам?
  • На какую стоимость чашки капучино стоит ориентироваться при открытии и почему?
In [66]:
data_coffee = data.query('category=="кофейня"')
print(f'Всего кофеен в датасете {data_coffee.shape[0]}')

Всего кофеен в датасете 1401
In [67]:
#создаем карту
c = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
#создаем пустой кластер и добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(c)
# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

#применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
data_coffee.apply(create_clusters, axis=1)

#выводим карту
c
Out[67]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [68]:
#кофейни по районам Москвы
coffee_district = data_coffee.groupby('district', as_index=False).agg(count_object=('name','count')).sort_values(by='count_object',ascending=False)
coffee_district['perc'] = round(coffee_district['count_object']/coffee_district['count_object'].sum()*100,2)
coffee_district
Out[68]:
district count_object perc
5 Центральный административный округ 428 30.55
2 Северный административный округ 186 13.28
3 Северо-Восточный административный округ 159 11.35
1 Западный административный округ 146 10.42
8 Южный административный округ 131 9.35
0 Восточный административный округ 104 7.42
7 Юго-Западный административный округ 96 6.85
6 Юго-Восточный административный округ 89 6.35
4 Северо-Западный административный округ 62 4.43
In [69]:
#отобразим распределение на графике
fig = px.bar(coffee_district, x='count_object', y='district', text='count_object')
fig.update_layout(title='Количество кофеен по округам Москвы', yaxis_title='Округ', xaxis_title='Количество заведений', yaxis={'categoryorder': 'total ascending'})
fig.show()
Всего кофеен в датасете 1401. Причем 428 (30,5%) из них расположены в ЦАО - абсолютный лидер по кофейням. Меньше всего расположено кофеен в СЗАО - 62 (4,4%).
In [70]:
#проверим круглосуточные кофейни
unlimited_coffee = data_coffee[data_coffee['is_24/7']==True]
print(f'Круглосуточных кофеен {data_coffee[data_coffee["is_24/7"]==True].shape[0]}')

Круглосуточных кофеен 76
In [71]:
#районы расположения круглосуточных кофеен
unlimited_coffee_district = unlimited_coffee.groupby('district', as_index=False).agg(count_coffee=('name','count')).sort_values('count_coffee',ascending=False)
unlimited_coffee_district
Out[71]:
district count_coffee
5 Центральный административный округ 38
1 Западный административный округ 11
7 Юго-Западный административный округ 7
2 Северный административный округ 6
0 Восточный административный округ 5
3 Северо-Восточный административный округ 4
4 Северо-Западный административный округ 3
6 Юго-Восточный административный округ 1
8 Южный административный округ 1
In [72]:
#отобразим распределение на графике
fig = px.bar(unlimited_coffee_district, x='count_coffee', y='district', text='count_coffee')
fig.update_layout(title='Количество круглосуточных кофеен по округам Москвы', yaxis_title='Округ', xaxis_title='Количество круглосуточных заведений', yaxis={'categoryorder': 'total ascending'})
fig.show()
In [73]:
#создаем карту
coffee = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
#создаем пустой кластер и добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(coffee)

#применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
unlimited_coffee.apply(create_clusters, axis=1)

#выводим карту
coffee
Out[73]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
Большая часть круглосуточных кофеен расположена в ЦАО - 38 и ЗАО - 11. В остальных районах от 7 до 1 кофейни. ЦАО и ЗАО - исторические районы, по которым гуляют приезжие и жители города, поэтому наличие круглосуточных кофеен логично.
In [74]:
#рейтинги кофеен по округам
rating_coffee = data_coffee.groupby('district', as_index=False).agg(avr_rating=('rating','mean')).round(2).sort_values('avr_rating',ascending=False)
rating_coffee
Out[74]:
district avr_rating
5 Центральный административный округ 4.34
4 Северо-Западный административный округ 4.33
2 Северный административный округ 4.29
0 Восточный административный округ 4.28
7 Юго-Западный административный округ 4.28
6 Юго-Восточный административный округ 4.23
8 Южный административный округ 4.23
3 Северо-Восточный административный округ 4.22
1 Западный административный округ 4.19
In [75]:
# создаём карту Москвы
c = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=rating_coffee,
    columns=['district', 'avr_rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='PuBuGn',
    fill_opacity=0.6,
    legend_name='Средний рейтинг кофеен по районам',
).add_to(c)

# выводим карту
c
Out[75]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
Самый высокий рейтинг кофеен в ЦАО - 4.34 и СЗАО - 4.33. Самый низний рейтинг в ЗАО - 4.19.
In [76]:
#На какую стоимость чашки капучино стоит ориентироваться при открытии и почему?
coffee_cup = data_coffee.groupby('district', as_index=False).agg(coffee_cup_bill=('middle_coffee_cup','mean')).round(2).sort_values('coffee_cup_bill', ascending=False)
coffee_cup
Out[76]:
district coffee_cup_bill
1 Западный административный округ 188.56
5 Центральный административный округ 187.52
7 Юго-Западный административный округ 184.18
0 Восточный административный округ 174.02
2 Северный административный округ 166.34
4 Северо-Западный административный округ 165.52
3 Северо-Восточный административный округ 165.33
8 Южный административный округ 158.49
6 Юго-Восточный административный округ 151.09
In [77]:
print(f'Средняя стоимость чашки кофе в Москве:{round(coffee_cup["coffee_cup_bill"].mean(),2)}')

Средняя стоимость чашки кофе в Москве:171.23
In [78]:
# создаём карту Москвы
cb = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=coffee_cup,
    columns=['district', 'coffee_cup_bill'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='PuBuGn',
    fill_opacity=0.6,
    legend_name='Средний стоимость чашки капучино по районам Москвы',
).add_to(cb)

# выводим карту
cb
Out[78]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
Самая высокая стоимость чашки капучино в ЦАО - 187.52 руб и ЗАО - 188.56 руб. Дешевле всего чашка кофе обойдется в ЮВАО - 151.09 руб.
In [79]:
#посмотрим на распределение сетевых и несетевых кофеен по округам
data_coffee_chain = data_coffee.groupby(['district','chain'], as_index=False).agg(count_coffee=('name','count')).sort_values('count_coffee',ascending=False)
data_coffee_chain
Out[79]:
district chain count_coffee
11 Центральный административный округ сетевое 221
10 Центральный административный округ несетевое 207
4 Северный административный округ несетевое 93
5 Северный административный округ сетевое 93
3 Западный административный округ сетевое 91
6 Северо-Восточный административный округ несетевое 80
7 Северо-Восточный административный округ сетевое 79
17 Южный административный округ сетевое 66
16 Южный административный округ несетевое 65
12 Юго-Восточный административный округ несетевое 60
2 Западный административный округ несетевое 55
0 Восточный административный округ несетевое 54
1 Восточный административный округ сетевое 50
15 Юго-Западный административный округ сетевое 50
14 Юго-Западный административный округ несетевое 46
9 Северо-Западный административный округ сетевое 34
13 Юго-Восточный административный округ сетевое 29
8 Северо-Западный административный округ несетевое 28
In [80]:
fig = px.bar(data_coffee_chain, x='district', y ='count_coffee', color='chain', text='count_coffee')
fig.update_layout(title='Количество сетевых/несетевых кофеен', xaxis_title='', yaxis_title='', xaxis={'categoryorder':'total descending'})
fig.show()
In [81]:
#самые популярные сетевые кофейни по округам
top_chain_coffee = data_coffee.query('chain=="сетевое"').groupby('name', as_index=False).agg(count_coffee=('name','count')).sort_values('count_coffee',ascending=False)
top_chain_coffee.head(10)
Out[81]:
name count_coffee
155 шоколадница 117
59 one price coffee 70
32 cofix 65
116 кофепорт 42
13 cofefest 31
115 кофемания 22
12 cinnabon 20
136 правда кофе 13
52 krispy kreme 9
77 wild bean cafe 8
In [82]:
top_8 = top_chain_coffee['name'].head(8)
top_8
Out[82]:
155         шоколадница
59     one price coffee
32                cofix
116            кофепорт
13             cofefest
115           кофемания
12             cinnabon
136         правда кофе
Name: name, dtype: object
In [83]:
#самые популярные сетевые кофейни по округам
chain_object = data_coffee.query('chain=="сетевое" and name in @top_8').groupby(['district','name'], as_index=False).agg(count_coffee=('name','count')).sort_values('count_coffee',ascending=False)
chain_object.head(10)
Out[83]:
district name count_coffee
43 Центральный административный округ шоколадница 38
38 Центральный административный округ cofix 20
13 Западный административный округ шоколадница 16
39 Центральный административный округ one price coffee 15
41 Центральный административный округ кофепорт 15
40 Центральный административный округ кофемания 14
21 Северный административный округ шоколадница 13
61 Южный административный округ шоколадница 12
28 Северо-Восточный административный округ шоколадница 11
6 Восточный административный округ шоколадница 11
In [84]:
fig = px.bar(chain_object, x='district', y ='count_coffee', color='name', text='count_coffee')
fig.update_layout(title='Количество сетевых кофеен по округам', xaxis_title='', yaxis_title='', xaxis={'categoryorder':'total descending'})
fig.show()

Вывод

Всего кофеен в датасете 1401.

  • Рекордсмен по кофейням ЦАО - 30,5% всех заведений расположено именно там. Вероятно, такое количество заведений обусловлено особенностью района - некий "туристический и рабочий центр". В будние дни значительное скопление людей в данном округе связано с наличием большого количества рабочих мест. В выходные улицы заполняют туристы и гуляющие москвичи за счёт общепринятых мест отдыха/притяжений.

Поэтому вариант открыть кофейню в ЦАО имеет право на жизнь, но будьте готовы к высокой конкуренции Стоимость чашки кофе в ЦАО одна из самых высоких, что может быть обусловлено как и высокими ценами на аренду помещений, так и из-за большого количества людей с разным уровнем дохода -> более высокая маржинальность.

  • Меньше всего расположено кофеен в СЗАО - 62 (4,4%). Вероятно, это связано с тем, что данный район один из самых маленьких в Москве, количество станций метро тоже не так велико по сравнению с другими районами. Кофейни привычно открываются недалеко от станций метро, так как основной пассажиропоток проходит именно там. В целом не стоит ставить крест на СЗАО, при низкой конкуренции и правильном выборе места размещении кофейни бизнес может стать удачным (хорошо бы триггер типа института или БЦ рядом). Но цена чашки кофе в СЗАО близка к минимальной по Москве.

  • При открытии круглосуточной кофейни стоит рассматривать только ЦАО, так как остальные районы либо спальные, либо не имеют такого потока людей в ночное время.

  • В целом видно, что сетевые кофейни встречаются также часто, как и несетевые, за исключением ЮВАО (сеть - 29, не сеть - 60).Стоит рассмотреть вариант открыть кофейню по франшизе, так не придется работать над узнаваемостью вашего бренда. В ЮВАО расположено мало сетевых заведений, поэтому конкуренция будет ниже.

  • Из крупных сетевых кофеен в ЮВАО имеется 6 точек "One price coffee", остальные бренды представлены в количестве 2 и меньше. Так как "Шоколадница", "Coffix", "Cofest" и "Кофепорт" - входят в топ-15 популярных заведений Москвы, то предлагается открыть кофейню по их франшизе.

  • ЮЗАО также район с наименьшим количеством кофеен, имеет 7 точек "Шоколадницы" и 7 - "One price coffee". Остальные франшизы представлены в меньшем количестве. Рекомендация: открыть "Coffix", "Cofest" и "Кофепорт" по франшизе.

Презентация: https://disk.yandex.ru/i/57j-XUMAtXi_ug